課名：深度學習 (Deep Learning) 科號：CS565600 老師：吳尚鴻 課本：無 課別：資工系/所 選修 學分：3 涼度：★★☆ 甜度：★★★☆ 建議先修課程： 課程內容\簡介： 一開始會教一些數學，像是機率、線代等等，期初時會有考試，考這種比較數學 的，如果沒有考過，就不能修這門課。 考完試後，便開始主要的課程。主要一開始還是從ML出發，講講傳統的機器學習 ，像是用linear/logistic regression，或是SVM等等，也會提到資料前處理的重要性及 可能該怎麼做。 再來才會進到neural network，基本上很多東西都會提到，word2vec、CNN、RNN 、Autoencoder、GAN、supervised/unsupervised/semi-supervised learning、RL 上課方式： 主要都是用投影片上課，不過有些地方數學比較複雜的話，老師就會用白板講解 給分： 期初考 20 % 4次competetion 共40% 10幾次lab 共40% 考試作業型態： 期初考就是考老師第一週上的數學 competetion似乎每學期都會不大一樣，我這學期的4次competetion分別是 1. Predict News Popularity (主要是練習data preprocessing) 2. Object Detection 3. Inversed Image Caption 4. Using RL to play Flappy bird lab主要都是當週的上課內容，而且大部分code助教都已經寫好了，通常lab 都只要寫一兩個function就好 老師的喜好、個性： 人很好，上課滿生動的 給加簽嗎? 考試有過應該都可以? 補充: 期初考的門檻是top 70% or 70分以上。 要自己有GPU，課堂不會提供。 對這領域的初學者來說，可能loading會滿重的，但如果很認真去研究每次lab， 收穫會很多。 總成績/班上排名： A+ 1/72 成績: 成績分布：不公開 ↓每組人數 A+ % ( ) A % ( ) A- % ( ) B+ % ( ) B % ( ) B- % ( ) C+ % ( ) C % ( ) C- % ( ) D以下 % ( ) --

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